SSVEP-Extraktion basierend auf der Ähnlichkeit des Hintergrund-EEG

Der Steady-State Visuell Evoked Potential (SSVEP) übertrifft die anderen Arten von ERPs für Brain-Computer Interfaces (BCI) und wird daher weit verbreitet eingesetzt. Um SSVEP-basierte BCIs in realen Situationen anzuwenden, ist es wichtig, die Genauigkeit und Übertragungsrate des Systems zu verbessern. Mit diesem Ziel wurden viele SSVEP-Extraktionsmethoden vorgeschlagen. All diese Methoden basieren direkt auf den Eigenschaften von SSVEP, wie Leistung und Phase. In dieser Studie haben wir zuerst die Ziel-Frequenzen aus dem ursprünglichen EEG herausgefiltert, um ein neues Signal zu erhalten, und dann die Ähnlichkeit zwischen dem ursprünglichen EEG und dem neuen Signal berechnet. Basierend auf dieser Ähnlichkeit kann SSVEP im ursprünglichen EEG identifiziert werden. Diese Methode wird als SOB (Similarity of Background) bezeichnet. Die SOB-Methode wird verwendet, um SSVEP in 1s-langen und 3s-langen EEG-Segmenten zu erkennen. Die Erkennungsgenauigkeit wird mit ihren Mitbewerbern verglichen, die mit der weit verbreiteten Power-Spectrum (PS)-Methode und der Canonical Coefficient (CC)-Methode berechnet wurden. Die Vergleichsergebnisse zeigen, dass die SOB-Methode zu einer höheren Genauigkeit führen kann als die PS-Methode und die CC-Methode bei der Erkennung eines kurzzeitig SSVEP-Signals.